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向大牛学习
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图1_大模型发展历程图
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图2_多模态大模型技术架构
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图1_农业病虫害诊断技术演进图
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图4_大模型在农业病虫害诊断中的应用场景
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图4_代表性农业病虫害诊断大模型
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图5_关键挑战与解决思路
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图4_多模态大模型信息处理与融合机制
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图1_人工智能与大模型技术演进全景图
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图3_农业领域大模型发展里程碑
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图2_Transformer核心架构与注意力机制详解
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农业病虫害诊断大模型任务体系_层次流程型
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农业病虫害诊断大模型任务体系_双列对比型
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图1_农业病虫害诊断多模态大模型技术框架
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图2_病虫害智能诊断七大任务分类体系
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图3_农业大模型发展时间线
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图5_多模态数据融合架构
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图4_病虫害智能诊断端到端处理流程
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图6_病虫害大模型应用场景全景图
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图7_大模型训练与微调策略
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图15_参数高效微调技术对比
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图1_大模型发展历程
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图7_挑战与展望
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图3_农业大模型发展时间线
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图6_病虫害诊断大模型技术架构
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图5_大模型在病虫害诊断中的应用场景
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图8_Transformer架构核心原理
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图8_多模态大模型架构对比
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图9_视觉语言大模型融合机制
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图9_农业病虫害数据集汇总
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图10_评价指标体系
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图10_农业病虫害数据集概览
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图14_代表性农业大模型性能对比
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图14_大模型训练与优化流程
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图13_智能系统部署架构
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图13_代表性农业大模型对比
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图12_病虫害智能诊断完整流程
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图11_知识增强检索生成RAG架构
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图6_农业大模型技术架构图
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图2_农业大模型发展时间线
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图4_大模型在农业病虫害诊断中的应用场景
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图3_农业大模型发展时间线
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图1_大模型发展历程图
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预期成果与应用展望图
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多模态数据融合的蔬菜病害识别模型架构
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知识图谱构建与应用流程图
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研究问题与挑战分析图
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多模态融合模型架构图 (1)
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蔬菜病害诊断技术路线图
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蔬菜病害诊断技术路线图 (1)
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